MATLAB并行计算实战指南

"这篇文档是关于在MATLAB中进行并行计算的用户指南，适合已经拥有MATLAB和Parallel Computing Toolbox的用户，特别是那些希望通过桌面计算机或集群进行并行计算的用户。该指南由S. Zaranek、E. Johnson和A. Chakravarti编写，旨在提供详细步骤，帮助用户快速入门。" 在MATLAB中进行并行计算能够显著提高计算效率，特别是在处理大数据集或复杂计算任务时。以下是一些关键知识点： 1. **并行计算基础**： - 并行计算是指同时执行多个计算任务，以缩短总体计算时间。在MATLAB中，这可以通过利用Parallel Computing Toolbox实现。 2. **硬件要求**： - 对于桌面计算机，用户需要确保安装了MATLAB和Parallel Computing Toolbox。 - 如果在集群上运行，MATLAB Distributed Computing Server需要由管理员安装，并且桌面MATLAB客户端需要配置以连接到集群。 3. **设置环境**： - 获取示例文件：用户需要解压缩提供的`demo Files.zip`文件，并通过MATLAB的`addpath`命令将文件路径添加到MATLAB的搜索路径中。 4. **本地运行示例**： - 在这一部分，用户将学习如何在本地环境中运行和提交作业。即使最终目标是在集群上提交作业，也可以按照此部分的说明进行操作，然后更改默认配置。 5. **并行计算工具箱功能**： - `parfor`循环：替代传统`for`循环，使得每个循环迭代可以并行执行。 - `spmd`（并行结构多处理）：用于同步多个工作进程，它们在同一段代码中执行相同的操作。 - `parfeval`：预先调度函数评估，允许并行执行函数调用。 - `distributed arrays`（分布式数组）：在多个处理器上分配大型数据集进行计算。 - `parallel pool`（并行池）：创建一组工作进程，用于并行执行任务。 6. **配置并行环境**： - 用户可能需要配置`ClusterProfile`来指定集群设置，包括头节点和工作节点的信息。 7. **提交作业**： - 对于集群环境，用户需要了解如何提交MATLAB脚本或函数作为作业，这通常涉及到使用集群的作业调度系统，如SLURM或PBS。 8. **监控和调试**： - MATLAB提供了`parpool`和`gcp`等命令来管理和查看当前的并行池，以及`display`和`diary`等功能记录并行运行时的输出。 9. **性能优化**： - 并行化不是万能的，需要根据具体任务进行调整。用户需要考虑负载平衡、通信开销和内存限制等因素。 通过遵循上述步骤和理解这些知识点，用户可以有效地在MATLAB中利用并行计算提升计算性能。记住，成功的关键在于正确配置环境、理解和应用并行编程原则，以及适当地测试和优化代码。